AWS Clean Rooms ML ist jetzt allgemein verfügbar | Machine Learning mit Ihren Partnern anwenden, ohne die zugrunde liegenden Daten freizugeben »

AWS Clean Rooms ML

ML mit Ihren Partnern anwenden, ohne zugrunde liegende Daten zu teilen
Erste Schritte mit AWS Clean Rooms ML
Wenden Sie sich an einen Experten für AWS Clean Rooms

AWS Clean Rooms ML hilft Ihnen und Ihren Partnern, datenschutzfreundliches Machine Learning (ML) anzuwenden, um prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen, ohne Rohdaten freigeben zu müssen. Das erste Modell der Funktion ist darauf spezialisiert, Unternehmen bei der Erstellung von Lookalike-Segmenten zu unterstützen. Mit der Lookalike-Modellierung von AWS Clean Rooms ML können Sie Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell mithilfe Ihrer Daten trainieren und Ihre Partner einladen, eine kleine Stichprobe ihrer Datensätze in eine Kollaboration einzubringen. So können Sie einen erweiterten Satz ähnlicher Datensätze generieren und gleichzeitig die zugrunde liegenden Daten von Ihnen und Ihren Partnern schützen. Modellierung für das Gesundheitswesen ist in einigen Monaten verfügbar.

Einführung in AWS Clean Rooms ML

Vorteile von AWS Clean Rooms ML

Die ML-Modelle von AWS Clean Rooms sind von Anfang an in den Service integriert und helfen Ihnen, Ihre Datensätze und Kundeninformationen zu schützen. Die Modelle werden in verschiedenen Datensätzen getestet, darunter E-Commerce-, Nachrichten- und Streaming-Kanäle, wodurch die Notwendigkeit entfällt, Ihre Daten zum Trainieren eines Modells für Partner freizugeben.
AWS Clean Rooms ML trainiert ein benutzerdefiniertes, privates ML-Modell für Sie und Ihre Partner. Mit AWS Clean Rooms ML werden Ihre Daten nur zum Trainieren Ihres Modells verwendet. Die Daten werden nicht für die anderen Parteien freigegeben und Sie können Ihre Daten jederzeit entfernen oder ein benutzerdefiniertes Modell löschen.
AWS Clean Rooms ML unterstützt Unternehmen bei der Zusammenarbeit, um in wenigen Schritten prädiktive Einblicke mithilfe von ML zu generieren. Dadurch entfällt die monatelange Entwicklung, Schulung, Optimierung und Bereitstellung eigener Modelle.
AWS Clean Rooms ML bietet intuitive Steuerelemente, mit denen Sie und Ihre Partner die Ergebnisse des angewandten ML-Modells optimieren können, um prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen.

Anwendungsfälle

Fluggesellschaften können Daten über treue Kunden erheben, mit Online-Buchungsdiensten zusammenarbeiten und Nutzern mit ähnlichen Merkmalen Werbeaktionen anbieten.

Autokreditgeber und -versicherer können potenzielle Autoversicherungskunden identifizieren, die Merkmale mit einer Reihe von bestehenden Leasingnehmern teilen.

Marken und Verlage können Lookalike-Segmente von Marktkunden modellieren und hochrelevante Werbeerlebnisse bieten.

Forschungseinrichtungen und Krankenhausnetzwerke können Kandidaten finden, die den bestehenden Teilnehmern klinischer Studien ähneln, um klinische Studien zu beschleunigen (demnächst verfügbar).

Kunden und Partner

Amazon Marketing Cloud (AMC) ist eine sichere, datenschutzfreundliche Clean-Room-Anwendung von Amazon Ads, die Tausende von Vermarktern mit individueller Analytics und kanalübergreifenden Analysen unterstützt. Entwickler können AMC-APIs verwenden, um ihre eigenen Angebote zu erstellen, während Analysten mit einer Benutzeroberfläche interagieren können, die über die Amazon-Ad-Konsole verfügbar ist.

„AMC Audiences bietet jetzt neue benutzerdefinierte Lookalike-Audiences, die auf AWS Clean Rooms ML basieren. Sie können für Kampagnen im Amazon DSP aktiviert werden und Werbetreibenden helfen, eine zusätzliche Zielgruppenreichweite zu erzielen, die ihren Zielen entspricht. Seit der Markteinführung im Oktober 2023 ermöglichte diese Funktion einer führenden CPG-Marke, neue Interessenten zu erreichen und die Kampagnenleistung zu steigern.“

Paula Despins, Vice President of Ads Measurement, Amazon Ads

Slalom ist eine globale Unternehmens- und Technologieberatungsfirma.

„Wir sind stets bestrebt, mit unseren Publisher-Kunden zusammenzuarbeiten, um ihren Technologie-Stack zu aktualisieren, damit sie das volle Potenzial ihres hochwertigen Anzeigeninventars leichter ausschöpfen können. Die hochpräzise ML-Modellierung von AWS Clean Rooms ML ist sehr überzeugend, da Verlage nach Möglichkeiten suchen, die Werbewirksamkeit zu verbessern. AWS Clean Rooms ML bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Verlage und Marken die richtigen Nutzer für eine Werbekampagne identifizieren und gleichzeitig die vertraulichen Daten beider Parteien schützen können.“

Mukesh Kumar, Geschäftsführer des Global Technology Teams, Slalom

Experian sammelt, analysiert und verarbeitet Kreditdaten in großem Umfang, um Unternehmen dabei zu helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen, Privatpersonen Zugang zu Finanzdienstleistungen zu verschaffen und Kreditgeber dabei zu unterstützen, Risiken zu minimieren.

„Da Vermarkter und Verlage danach streben, den Wert ihrer First-Party-Daten über eine wachsende Anzahl von Verbraucher-Touchpoints zu maximieren, wollen unsere Kunden Lösungen, die ihnen eine effektive und sichere Interaktion mit ihren Partnern ermöglichen. AWS Clean Rooms ML ermöglicht unseren Marketing-Kunden, ihre First-Party-Daten in Kombination mit unseren einzigartigen Verbraucherdaten, wie z. B. Informationen zum Fahrzeugkauf, zu verwenden, um potenzielle Nutzer auf Verlagsseiten zu finden, die den derzeit besten Kunden des Vermarkters ähneln, ohne vertrauliche Daten an Partner weiterzugeben.“

Chris Feo, SVP of Sales, Experian

Twilio Segment ist eine führende Kundendatenplattform (CDP, Customer Data Platform), die das Wachstum des Kundengeschäfts durch effektive Werbung beschleunigt.

„Nie war es wichtiger, sich auf hochwertige First-Party-Daten in Echtzeit zu konzentrieren, da Unternehmen immer mehr KI-gestützte Kampagnen starten. Unser aktueller Bericht zeigt, dass 85 % der Unternehmen der Erfassung und Nutzung von First-Party-Daten im kommenden Jahr Priorität einräumen. Die Nutzung der ML-Modellierung von AWS Clean Rooms trägt zum Schutz der wertvollen First-Party-Daten unserer Kunden bei und ermöglicht es ihnen gleichzeitig, durch die Zusammenarbeit mit ihren bevorzugten Medienverlagen hochwertige Zielgruppen anzusprechen.“

Kathryn Murphy, SVP für Produkt, Twilio Segment

Affinity Solutions, ein führendes Unternehmen für Einblicke in Verbraucherkäufe, verwendet Daten von über 140 Millionen Karten, um einen beispiellosen Überblick über die Verbraucherausgaben in den USA zu bieten und Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die den Marktanteil und das Umsatzwachstum steigern.

„Affinity Solutions steht an vorderster Front, wenn es darum geht, den Datenschutz mit der Bereitstellung umfassender Verbraucherinformationen in Einklang zu bringen. Mit AWS Clean Rooms ML können unsere Marketingkunden unseren deterministischen Datensatz als Ausgangsdaten für die Erstellung fortschrittlicher Lookalike-Modelle in Kombination mit ihren eigenen Daten nutzen. Dies ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Käufer plattformübergreifend zu identifizieren und gleichzeitig die Datenschutzstandards einzuhalten und aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse für den datenschutzbewussten Markt von heute zu liefern.“

Atul Chadha, Chief Technology Officer, Affinity Solutions

The Weather Company bietet Verbrauchern, Marken und Unternehmen auf der ganzen Welt Wetterdaten und Einblicke.

„The Weather Company testet AWS Clean Rooms als praktische Methode, um es Werbetreibenden zu ermöglichen, ihre First-Party-Daten zusammen mit Wetterdaten zu analysieren und prädiktives Machine Learning zu nutzen, um auf der Grundlage der Auswirkungen des Wetters auf das tägliche Leben der Menschen in großem Umfang engagierte Zielgruppen zu identifizieren. AWS Clean Rooms bietet eine optimierte Funktion, die die Amortisierungszeit beschleunigt und die Erstellung von Lookalike-Segmenten mit wenigen Klicks ermöglicht und uns gleichzeitig hilft, die Daten von Hunderten Millionen von Verbrauchern zu schützen, die jeden Monat unsere digitalen Angebote besuchen.“

Dave Olesnevich, Leiter für Werbeprodukte, The Weather Company

StellarAlgo ist eine führende Kunden-Cloud-Plattform für die Sport- und Live-Publikumsindustrie, die Partnerschaften mit mehr als 110 Einrichtungen in ganz Nordamerika unterhält, einschließlich ligaweiter Beziehungen mit der NFL, NHL und NBA.

„Als führendes Unternehmen, das den weltweit führenden Sport- und Live-Unterhaltungsmarken hilft, ihr Publikum zu verstehen, zu vergrößern und zu monetarisieren, freuen wir uns sehr, dass AWS Clean Rooms weiterhin schnell innoviert, um unseren Kunden zum Erfolg zu verhelfen. Die AWS-Clean-Rooms-ML-Modellierung hilft unseren Kunden dabei, hochwertige Interessenten zu identifizieren und zu binden, sodass sie effektivere, resonantere Partnerschaften eingehen können – und gleichzeitig können wir ihnen helfen, ihre sensiblen First-Party-Daten zu schützen. Wir freuen uns sehr, dass AWS Clean Rooms weiterhin schnell innoviert, um den Erfolg unserer Kunden zu fördern.“

Greg Sargent, SVP Sports Partnerships, StellarAlgo

BRIDGE ist eine kundenorientierte Omni-Channel-Marketingplattform, die Kunden dabei unterstützt, ihr wahres Käuferpublikum anzusprechen.

 

„Wir bei BRIDGE freuen uns, AWS Clean Rooms ML zur Unterstützung unseres Lookalike-Audience-Builders zu verwenden. So können unsere Kunden unsere echten Personen-Datensätze sicher nutzen, um ihre CRM-Dateien besser zu verstehen und ihren nächsten Kunden zu finden. AWS Clean Rooms ML unterstützt das Ziel von BRIDGE, Tools für die Zusammenarbeit bereitzustellen, bei denen der Datenschutz an erster Stelle steht, die die Kundeninformationen verbessern und die Marketingergebnisse effektiver steigern.“

Rob Rose, CEO, BRIDGE